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百面深度學習(演算法工程師帶你去面試)

  • 作者：葫蘆娃|編者:諸葛越//江雲勝|責編:俞彬
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115530974
  • 出版日期：2020/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：429
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    深度學習是目前學術界和工業界都非常火熱的話題，在許多行業有著成功應用。本書由Hulu的近30位演算法研究員和演算法工程師共同編寫完成，專門針對深度學習領域，是《百面機器學習：演算法工程師帶你去面試》的延伸。全書內容大致分為兩個部分，第一部分介紹經典的深度學習演算法和模型，包括卷積神經網路、循環神經網路、圖神經網路、生成模型、生成式對抗網路、強化學習、元學習、自動化機器學習等；第二部分介紹深度學習在一些領域的應用，包括電腦視覺、自然語言處理、推薦系統、計算廣告、視頻處理、電腦聽覺、自動駕駛等。
    本書仍然採用知識點問答的形式來組織內容，每個問題都給出了難度級和相關知識點，以督促讀者進行自我檢查和主動思考。書中每個章節精心篩選了對應領域的不同方面、不同層次上的問題，相互搭配，展示深度學習的「百面」精彩，讓不同讀者都能找到合適的內容。
    本書適合相關專業的在校學生檢查和加強對所學知識點的掌握程度，求職者快速複習和補充相關的深度學習知識，以及演算法工程師作為工具書隨時參閱。此外，非相關專業、但對人工智慧或深度學習感興趣的研究人員，也可以通過本書大致了解一些熱門的人工智慧應用、深度學習模型背後的核心演算法及其思想。
作者介紹
葫蘆娃|編者:諸葛越//江雲勝|責編:俞彬
目錄
前言
第一部分  演算法和模型
第1章  卷積神經網路
  01  卷積基礎知識
  02  卷積的變種
  03  卷積神經網路的整體結構
  04  卷積神經網路的基礎模塊
  參考文獻
第2章  循環神經網路
  01  循環神經網路與序列建模
  02  循環神經網路中的Dropout
  03  循環神經網路中的長期依賴問題
  04  長短期記憶網路
  05  Seq2Seq架構
  參考文獻
第3章  圖神經網路
  01  圖神經網路的基本結構
  02  圖神經網路在推薦系統中的應用
  03  圖神經網路的推理能力
  參考文獻
第4章  生成模型
  01  深度信念網路與深度波爾茲曼機
  02  變分自編碼器基礎知識
  03  變分自編碼器的改進
  04  生成式矩匹配網路與深度自回歸網路
  參考文獻
第5章  生成式對抗網路
  01  生成式對抗網路的基本原理
  02  生成式對抗網路的改進
  03  生成式對抗網路的效果評估
  04  生成式對抗網路的應用
  參考文獻
第6章  強化學習
  01  強化學習基礎知識
  02  強化學習演算法
  03  深度強化學習
  04  強化學習的應用
  參考文獻
第7章  元學習
  01  元學習的主要概念
  02  元學習的主要方法
  03  元學習的數據集準備
  04  元學習的兩個簡單模型
  05  基於度量學習的元學習模型
  06  基於神經圖靈機的元學習模型
  07  基於學習優化器的元學習模型
  08  基於學習初始點的元學習模型
  參考文獻
第8章  自動化機器學習
  01  自動化機器學習的基本概念

  02  模型和超參數自動化調優
  03  神經網路架構搜索
  參考文獻
第二部分  應用
第9章  電腦視覺
  01  物體檢測
  02  圖像分割
  03  光學字元識別
  04  圖像標注
  05  人體姿態識別
  參考文獻
第10章  自然語言處理
  01  語言的特徵表示
  02  機器翻譯
  03  問答系統
  04  對話系統
  參考文獻
第11章  推薦系統
  01  推薦系統基礎
  02  推薦系統設計與演算法
  03  推薦系統評估
  參考文獻
第12章  計算廣告
  01  點擊率預估
  02  廣告召回
  03  廣告投放策略
  參考文獻
第13章  視頻處理
  01  視頻編解碼
  02  視頻監控
  03  圖像質量評價
  04  超解析度重建
  05  網路通信
  參考文獻
第14章  電腦聽覺
  01  音頻信號的特徵提取
  02  自動語音識別
  03  音頻事件識別
  參考文獻
第15章  自動駕駛
  01  自動駕駛的基本概念
  02  端到端的自動駕駛模型
  03  自動駕駛的決策系統
  參考文獻
  作者隨筆

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